За кулисами защиты ВКР

Меня приглашают участвовать в оценке работ студентов, обучающихся по специальности “Прикладная математика и информатика”. Я сам выпускник этого направления и 17 лет назад защищал свою дипломную работу. А вот теперь нахожусь уже по другую сторону баррикад. Теперь я “нападающий” :-)

Основной тренд ВКР последних лет – это решение практических задач с применением математических методов, прежде всего машинного обучения и нейронных сетей. Это не случайно, специализация выпускающихся студентов связана с актуальными областями:

• искусственный интеллект;
• машинное обучение и анализ данных;
• нейронные сети и компьютерное зрение.

Но это я забегаю вперёд. А что же предшествует дню защиты?

Как комиссия готовится к защите?

Работа комиссии начинается за несколько дней перед защитой. Всем членам комиссии рассылаются тексты выпускных работ выпускников. Конечно, было бы здорово, если бы их присылали раньше, ведь каждая работа обычно не меньше 50-60 страниц, а таких работ может быть несколько десятков и даже просто пролистать их все времени катастрофически не хватает. Причину этому мы, конечно, знаем. Авральная работа - это отечественный генетический код управления проектами, всё сдаётся в последний момент. И студенты тут не исключение.

Обычно я наиболее пристально читаю работы, которые присылают раньше других. И, конечно, от корки до корки изучаю работы, пересекающиеся темой с задачами, с которыми я сталкиваюсь в профессиональной деятельности. По оставшимся работам читаю введение к работе, где указаны цели и задачи, а затем уже сразу перехожу к практической части и выводам, перепрыгивая теоретическую часть.

Когда писал эти строки, вспомнил шутку, что сейчас дипломы пишут одни LLM, а проверяют их другие LLM. Использование LLM, действительно, может увеличить скорость проверки работ и точечно указать на ошибки в работе. Конечно, важным является вопрос конфиденциальности и информационной безопасности, поэтому лучше пользоваться локально развернутыми LLM. Взять хотя бы DeepSeek-R1 на Ollama, но это другая история…

Какой же промт написать? Например, такой:

Как член экзаменационной комиссии и эксперт в теме выпускной квалификационной работы, выполни анализ выпускной квалификационной работы бакалавра по специальности “Прикладная математика и информатика” образовательной программы “Машинное обучение и анализ данных”. Критически оцени теоретическую и практическую часть работы, а также сделанные автором работы выводы, отметь имеющиеся противоречия, неточности. Отметь сильные и слабые стороны работы. Предложи, что можно было бы улучшить. Задай 3 уточняющих вопроса, ответы на которые бы показали, что автор разбирается в теме ВКР и всё сделал самостоятельно.

Как выглядит ВКР

Типичная структура работы включает:

1. Введение. Включает описание актуальности темы работы, её цель и список задач, которые необходимо решить.
2. Анализ предметной области. В этом разделе рассматриваются существующие подходы к решению проблем подобного рода. Выполняется анализ существующей литературы.
3. Глубокий анализ выбранного математического инструмента. На этом этапе выпускник описывает выбранный метод, технологию или подход решения задачи. Например, при решении задачи распознавания видео или изображений в этом разделе выпускник описывает работу свёрточных нейронных сетей, проводит сравнение существующих алгоритмов, делает выбор способа, который наиболее оптимален для решаемой задачи.
4. Практическая реализация и результат. Например, в этом разделе может быть описана подготовка и разметка данных, использующихся для обучения, верификации и тестирования моделей; продемонстрированы подходы и результаты обучения нейронных сетей; приведена архитектура разработанной информационной системы; показаны результаты применения разработанного программного обеспечения для решения проблемы, решаемой в рамках выпускной работы.
5. Заключение. Делает краткий обзор результатов каждого раздела и итоговый вывод по всей работе.

Два лица выпускных работ

Оглядываясь на сотни работ, которые я видел за прошедшие годы, я бы выделил два типа:

1. Прикладные проекты с реальным внедрением:

• Решают конкретные задачи от предприятий или организаций (например, от “Северстали”, “ФосАгро”, “Малленом Системс”, ЦМИРиТ, “Сбербанка” и др.).
• Имеют готовый продукт или прототип.

Примеры:

• Система контроля соблюдения техники безопасности на производстве (системе анализирует видеопоток и сигнализирует о нарушениях регламентов ношения касок, страховочных ремней и т.д. в тех зонах цехов, где это требуется).
• Нейросеть для проверки правильности измерений плоскости металлического полотна на заводе (система наблюдает, правильно ли специалист прикладывает уровень и линейку к листу металла).
• Система обнаружения патологий головного мозга по снимкам МРТ.
• Система искусственного интеллекта для автоматического описания типологии исторически ценных градоформирующих объектов (специалисты фотографируют здание, а система автоматически определяет тип крыши, количество этажей, количество световых осей по главному фасаду, материалу и т.д.).
• Программа для автоматизированного подсчета очков в стрелковом тире.

2. Теоретические исследования:

• Нет реального заказчика или производственной базы.
• Студенты решают абстрактную математическую задачу, используя реальные данные, но без плана внедрения.
• Иногда берутся за чрезмерно масштабные проблемы (прогноз погоды, предсказание стоимости акций), нереализуемые на уровне ВКР.

На мой взгляд, работы “с внедрением” выглядят более выигрышными на защите.

Кроме этого, я бы отметил разный уровень математики, используемый в работах. Если математической “крутизны” мало (условно, если в работе “сосчитать среднее арифметическое” - самое сложное математическое действие), то студенту крайне важно в работе блеснуть навыками системного анализа, программирования или разработки архитектуры ПО, продумать и обосновать экономическую значимость внедрения, разработанного ПО.

Прогресс и “болевые точки”

За десятилетие наблюдений я могу отметить повышение уровня подготовки студентов, качества оформления работ и навыков презентации. Однако сохраняются и типичные слабые места:

1. Недостаточная проработка внедрения. Студенты часто не могут четко ответить на ключевые вопросы комиссии:

• Как именно будет внедрено их решение?
• Как его можно монетизировать?
• Каковы конкретные шаги по интеграции в бизнес-процесс?

2. “Потеря сути” за пеленой терминов. Излишнее усложнение доклада, за которым теряется суть проделанной работы. Экспертам комиссии (даже техническим!) бывает сложно быстро понять основную ценность проекта за потоком научных терминов. Доклады бы сильно выиграли, если бы выпускники попытались построить свой доклад в расчёте, что его суть должен понять школьник начальных классов.
3. Нехватка в презентации “изюминки” и указания личных заслуг. Порой выпускники делают акцент на теоретической части, и совсем не хвастаются итоговыми результатами, не показывают их практическую значимость, варианта дальнейшего развития и т.д.

Почему я откликаюсь на приглашение поучаствовать в работе комиссии по защите ВКР?

Участие в комиссии – это осознанный выбор, продиктованный несколькими причинами:

• Желание отдать долг альма-матер и помочь новому поколению студентов.
• Возможность быть в курсе современных трендов высшего образования, решаемых на практике задач, особенно в быстроразвивающихся областях вроде искусственного интеллекта.
• Отличный способ присмотреться к потенциальным коллегам, чьи навыки и интересы совпадают с потребностями моей компании.
• Энергия и ностальгия. Погружение в атмосферу защиты – это глоток молодости, напоминание о собственном студенчестве, полное ярких (и порой забавных) моментов.

Взгляд в будущее

Защита ВКР – это всегда волнительный финал студенческого пути и важный этап для университета. Главный совет студентам, который бы я сейчас дал, такой. Не ограничивайтесь блестящей технической реализацией. Продумайте путь вашего решения в реальном мире: как его внедрить, кто будет использовать, как оно создаст ценность. Было бы здорово увидеть больше кросс-дисциплинарных проектов, где студенты-программисты объединяются с будущими экономистами и менеджерами, создавая не просто код, а готовые бизнес-решения, как это происходит в реальных компаниях. Именно такой подход – ключ к созданию по-настоящему значимых и востребованных выпускных работ.